油田井场多能互补系统优化调控策略研究

孙 东，张晓杰，刘 军，刘 洁，仉志华，李 炜，王 莉

(1.胜利油田分公司技术检测中心，山东 东营 257000；2.中国石油大学(华东)新能源学院，山东 青岛 266580；3.中国石化胜利石油管理局有限公司，山东 东营 257000；4.山东劳动职业技术学院，山东 济南 250300)

0 引言

随着能源危机与环境问题的日益突出，新能源利用技术发展迅速。2020年9月，习总书记提出了2030年碳达峰、2060年碳中和的目标，继而又做出了2030年可再生能源消费占比达到25%的承诺。电力是各个行业发展的基础保障，在终端能源消费中的比例不断增加，可见，大力布点新能源、提升可再生能源发电的消纳能力是实现构建清洁、低碳、高效供用能体系的关键环节。油田是进行油气生产的重要基地，能源生产的同时也是耗能大户。现阶段油田的油气生产过程主要依靠传统的化石能源为之提供电能与热能，普遍存在着成本高、综合能效低等问题。这已成为严重影响油田企业效益并制约油田可持续发展的关键因素。目前，随着世界能源变革的来临，依靠传统化石能源供能的石油行业能源替代形势十分严峻[1-2]。

当前油田的油气生产过程中电负荷与热负荷共存，其中电负荷主要依靠电力公司或自备电厂供能，而热负荷主要采用燃烧天然气或者电加热的方式提供。随着光伏发电、风力发电、地热能源发电等无污染的可再生能源发电技术的进步[3-4]，部分油田井场内先后建设了分布式发电试点项目以及太阳能集热系统。但是，现有的油田井场电负荷、热负荷、分布式电源以及电网之间独立规划、设计与运行，电能、热能、气能等能源形式之间的耦合程度不高，尚未构建起源-网-荷一体化的多能互补优化供能体系；而且没有结合油田源-荷运行特性，未能形成各种能源之间的多能互补机制，导致能源利用效率整体较低。

多能互补形式主要包括电热耦合、电气耦合，以及冷热电耦合系统[5-7]。针对多能互补系统的结构与建模问题，国内外专家学者已经开展了大量研究。多能互补系统结构方面，文献[8]提出了一种由风、光、天然气以及储能设备组成新型分布式系统结构，并分析了系统性能；文献[9]分析了基于多能互补系统结构下的建模以及优化调度问题；文献[10]阐明了多能互补系统结构设计的必要性，探讨了多能互补综合能源系统的基本结构；文献[11]提出了一种多能互补的分布式供能系统的超结构模型。多能互补系统的建模与优化方面，文献[12]以热电耦合系统为研究对象,研究考虑热网网络约束的电热联合系统最优能流计算方法；文献[13]对能源集线器进行了详细的建模,并总结给出了广义储能装置的通用模型;文献[14-15]提出的多能源网络广义电路支路与网络模型系统分析了支路与网络层面能量流的稳态与动态特性；文献[16]提出了能量传导器的概念(Energy Interconnector)，统一了多种能量流的表达形式，但该模型仅关注节点能量平衡方程，忽略了多能源网络的复杂传输特性;文献[17]分析了热电联产系统常规“以热定电”和“以电定热”的模式，提出了系统运行优化的调控模型;文献[18-19]中提出了气网与热网的广义电路模型，但尚未从多能源系统的高度对各类能量流进行统一建模分析。

本文有效结合油田典型生产环节的用能设备工作特点与能源提供方式多样化，提出了油田井场多能互补系统结构模型，并进行油田多能互补系统的建模与优化调控方法研究，建立了油田井场多能互补系统优化调控模型，并通过Matlab仿真，验证了优化模型的有效性。

1 油田井场多能互补系统结构及建模

1.1 油田井场多能互补系统结构

本文针对于油田多能互补系统，建立油田单井变频场景下的互联结构模型如图1所示。在电气连接部分，油田单井变频场景下的互联结构是根据油田配电网中交直交变频器来带动油井负荷的特点，利用现有的单井变频结构将多个整流器并联所组成，整体结构由多进线的并联整流器、单变频器直流电容、逆变器、直流微电网、油井负荷组成，实现油井负荷供电可靠性的提高与能量的有效利用。其中，多进线的并联整流器来自低压侧，由多组三相不可控整流器并联构成，单变频器直流电容由油井单井供电线路交直交结构的直流电容构成，逆变器由单井负荷控制，即多条单井供电线路变频器直流侧端口相并联，直流微电网由光伏单元、储能电池、直流电压变换单元构成，多进线的并联整流器出口与单变频器直流电容相连接，直流微电网的输入输出端口与单变频器直流电容相连接，油井电机负荷通过逆变器与单变频器直流电容出口相连接。在热能连接部分，油田单井变频场景下的互联结构是通过光能集热与电加热共同对井口加热，多余或缺失的热能由相变储热存储或提供，通过电加热环节，将电能与热能相联结，通过多端口能量路由器进行耦合，实现电热之间的相互转换。

图1 油田井场多能互补系统结构图

1.2 油田井场多能互补系统建模

标准化建模方法是一种基于图论的建模方法，它采用支路、节点、端口等概念标准化的描述综合能源系统中的各类设备和传输管路[20]。该方法中为了描述图中各支路和能量转换设备端口的连接关系，首先建立端口-支路关联关系矩阵A，端口-支路关联矩阵的行数与所描述的节点的输入输出端口总数相同，列数与图中总的支路数相同。然后定义节点-端口能量转换矩阵H来描述各类型能量转换设备的转换特性方程，节点-端口能量转换矩阵的列数与该节点输入输出总端口数相同，行数与该节点代表的能量转换器的能量转换过程类型数相同。将节点-端口能量转换矩阵H与端口-支路关联关系矩阵A相乘，即可得到对应节点的节点-支路能量转换矩阵Z，该矩阵采用支路能量流描述元件的能量转换关系。定义综合能源系统中所有支路的合集为矩阵V，能够得到综合能源系统内部的能量转换方程如公式(1)所示

ZV=0

(1)

结合图1所示的油田井场多能互补系统结构模型，采用标准化建模的方法对结构模型中的各个模块进行建模，得到油田井场多能互补系统能量流动模型如图2所示，得到的建模结果如图3所示。

图2 油田井场多能互补系统能量流动模型

2 油田井场多能互补系统优化调控模型

2.1 系统运行成本最小优化调控模型

本文主要考虑油田井场多能互补系统运行成本这一重要的经济性指标。运行成本目标函数表达式为

(2)

式中Ji,t——t时刻第i种能量的折算价格/元·MW-1；

Vi,t——t时刻第i种能量的输入量/MW。

2.2 系统可再生能源消纳能力最强优化调控模型

油田井场分布式能源的消纳能力可以用油田综合能源系统中各种负荷消纳的可再生能源的电量与油田综合能源系统实际可再生能源发电量之间的比值来表示[21]，目标函数表达式为

(3)

式中Q0.t——t时刻油田综合能源系统所需的总的电量；

Qep.t——t时刻油田综合能源系统外购的电量；

Q1.t——t时刻油田综合能源系统可再生能源发电总量；

η——传统的火力发电厂向系统输送电能的效率。

2.3 系统输入总量最小优化调控模型

(4)

式中ESP.t——系统t时刻光伏发电输入的光能值/MJ；

ESH.t——系统t时刻光能集热输入的光能值/MJ；

EWD.t——系统t时刻外购电量值/MJ。

2.4 三种优化调控模型的约束条件

模型的约束条件主要为图3所示的标准化建模所得到的矩阵关系等式约束，除此之外还包括：

不等式约束

(5)

电储能约束

(6)

相变储热约束

(7)

式(5)、(6)、(7)中，Vi为支路容量；Vj为设备容量；ΔEt为t时刻电储能量；ΔQt为t时刻热储能量；St为t时刻电储能设备的容量；Qt为t时刻热储能设备的容量；λ为电储能自耗系数；β为热储能自耗系数；S0为电储能设备周期初的容量；S24为电储能设备周期末的容量；Q0为热储能设备周期初的容量；Q24为热储能设备周期末的容量。

2.5 三种优化调控模型的求解算法

由于油田井场多能互补系统优化调控模型中设备种类众多，且约束条件复杂，所以本文所建立的优化调控模型是一个复杂的混合整数线性优化模型。本文优化模型在Matlab环境下进行仿真，采用Matlab中的Yalmip工具箱对该混合整数线性优化问题进行编译，调用Cplex求解器进行求解，优化的变量为能源转换设备、储能设备等各能源设备各时段的出力。算法流程图如图4所示。

图4 算法流程图

3 仿真分析

为验证本文所给出的油田井场多能互补系统优化调控模型有效性，基于1.2节建立的油田井场多能互补系统能流模型，在Matlab中分析第2节所述的三种优化调控模型的有效性。

油田井场多能互补系统包括分布式可再生能源发电、产热设备、储能设备等部分。油田井场多能互补系统设备仿真参数如表1所示(电储能自放电率为0.01，相变储热自身热损失率0.001)。

表1 仿真模型参数

油田井场多能互补系统从电网外购电能的实时电价如表2所示。

表2 油田井场多能互补系统购电分时电价

电负荷、热负荷波动情况如图5所示，油田抽油机靠抽油杆的上下运动将原油抽汲到地面的管网中，抽油机在上冲程抽起油柱时需要的功率大,而下冲程时无需动力可自行下落。抽油机负载是以抽油机冲程为周期连续变化的周期性负载,但每台抽油机一个上下冲程周期并不一样，使得油井负荷随时间的变化曲线不规则,从而使形成的总负载曲线有些变形。油田用热主要用于空心杆加热，用热量比较稳定，所以热负荷需求基本无波动，稳定在30 kW。

图5 油田井场电热负荷波动图

3.1 系统运行成本最小下的仿真结果分析

当油田井场多能互补系统以运行成本最小为优化目标时，由于光伏发电设备发电成本比外网购电成本低，所以光伏发电设备始终维持最大出力，多余电负荷由网电供给。光能集热设备与热储能设备共同供给热负荷，故当热储能设备出力因成本因素变化时，光能集热设备出力也略有波动，但仍维持在较高水平，系统总体倾向于优先利用可再生能源发电，外网购电作为补充。由图6可见，网电购电曲线波动性较大，主要原因是系统为了减少运行成本，在外网电价较高时购电量少，外网电价低时购电量较大。在5时、23时左右，电价相对较低，系统从电网购入大量电量；8时到14时，光照充足，光伏发电设备、光能集热设备出力大，系统优先利用可再生能源发电，外网购电量维持在较低水平。

图6 系统运行成本最小下的仿真结果图

在电网电价较低时，系统大量购入网电电量，在满足系统电负荷的基础上，多余电量通过蓄电池储存起来或者通过电加热设备转化为热能储存利用，在电力负荷需求量大且电价相对较高，蓄电池释放电能，锂电池储电量下降，从而减少系统外网购电量来减少运行成本。

3.2 系统可再生能源消纳能力最强下的仿真结果分析

当油田井场多能互补系统以可再生能源消纳能力最强为优化目标时，系统大力倾向于利用可再生能源供能设备进行供能，此优化目标下系统的光伏发电设备、光能集热设备都满负荷运行，使得可再生能源消纳利用量达到最大，外网购电作为供能补充，外网购电量下降。

由图7可见，外网购电曲线数值在8时到17时有较大程度下降，该趋势的原因是当系统以可再生能源消纳能力最强为优化目标时，可再生能源供能设备均处于最大负荷运行状态，但光伏发电设备、光能集热设备受光照影响较大。在8时到17时，光照充足，光伏发电、光能集热设备能维持最大出力，故该时间段内外网购电量会出现较大程度的下降。在18时到次日7时这个时间段内，光照条件不足，光伏发电、光能集热设备出力大大下降，电网购电量上升。

图7 系统可再生能源消纳能力最强下的仿真结果图

8时到15时，太阳辐射强度大，光能集热设备、光伏发电设备始终满负荷运行，可再生能源供能设备产生的能量几乎全部供给系统利用，在满足电负荷需求大前提下，少量多余的电能通过电储能设备储存起来，锂电池储存能量较少。

3.3 系统输入总量最小下的仿真结果分析

图8 系统输入总量最小下的仿真结果图

3.4 优化调控策略总结

油田井场现有系统的日购电量在1 376 kWh左右，一天的运行成本为906.9元，由于现有系统只通过网电购电来满足井场供能需求且无储能设备，故系统外网购电量最多，运行成本最大，系统输入总值较少，三种优化目标下的优化效果如表3所示。当系统以运行成本最低为优化目标时，系统运行成本为三种优化策略中最低，光伏发电设备始终保持最大出力，光能集热设备出力略有波动，但基本维持在较高出力水平，此情况下电储能设备、热储能设备充分发挥储、放能作用，电价低时储能，电价高时放能，外网购电量数值居中，系统倾向于利用可再生能源为系统供能，所以可再生能源利用量也较多，系统综合考虑电价、购电量因素，以达到运行成本最低；当系统以可再生能源消纳能力最强为优化目标时，系统可再生能源供能量达到最大，光伏发电设备与光能集热设备均始终处于最大出力运行状态，为了充分消纳可再生能源，电储能设备基本不储存能量，外网购电量为三种优化策略中最低；当系统以输入总量最少为优化目标时，由于外网购电电值较小，系统倾向于通过外网购电向系统供能，光伏发电、光能集热出力较小，系统运行成本相对较高。由表3中数据可以看出，运行成本最低、可再生消纳能力最强这两种优化目标下的可再生能源消纳比例均大于40%，运行成本同比降低40%以上。

表3 三种不同优化目标下的系统优化数据

4 结语

本文结合油田各生产环节负荷运行特性与多源供能特点，利用标准化建模方法建立油田井场多能互补系统能量流动模型；充分考虑油田运行的经济性与高效性，建立了三种运行策略优化模型。优化模型中分别以系统运行成本最小、系统可再生能源利用量最大、系统输入总最少为目标函数，考虑相关约束条件，采用Matlab仿真验证优化策略的有效性，对比分析了三种优化模型的优化效果。优化结果表明，当系统以运行成本最低、可再生消纳能力最强为优化目标时，系统的可再生能源消纳比例均大于40%，运行成本同比降低40%以上。论文提出的的优化调控模型为优化油田井场用能结构、提高能源利用效率、降低综合用能成本，提供了有效解决途径。